制氧装备远程故障诊断系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 远程故障诊断技术概述 | 第8-10页 |
| 1.1.1 远程故障诊断技术的背景 | 第8页 |
| 1.1.2 远程故障诊断的特征及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 远程故障诊断在国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第11页 |
| 1.3 远程故障诊断的关键问题 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 系统总体框架结构设计 | 第14-26页 |
| 2.1 系统框架组成 | 第14-18页 |
| 2.2 系统模式选择 | 第18-20页 |
| 2.3 数据库方案设计 | 第20-24页 |
| 2.3.1 数据库概念 | 第21-22页 |
| 2.3.2 数据表结构设计 | 第22-24页 |
| 2.4 系统主要功能模块设计 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 故障诊断系统方法分析及故障特征提取 | 第26-38页 |
| 3.1 小波变换 | 第26-28页 |
| 3.1.1 小波变换数学模型 | 第26-28页 |
| 3.1.2 基于小波分解的故障诊断 | 第28页 |
| 3.2 神经网络分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 模糊神经网络简介 | 第28页 |
| 3.2.2 模糊基函数 | 第28-29页 |
| 3.2.3 FBF网络的知识表达及处理 | 第29-30页 |
| 3.2.4 基于神经网络的故障诊断 | 第30页 |
| 3.3 故障树分析 | 第30-36页 |
| 3.3.1 故障树概述 | 第31页 |
| 3.3.2 故障树层次故障诊断模型 | 第31-33页 |
| 3.3.3 基于故障树的广义规则权值计算 | 第33-35页 |
| 3.3.4 故障树模型的知识表达 | 第35-36页 |
| 3.4 制氧装备典型故障特征及分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 制氧装备故障树诊断系统的实现 | 第38-52页 |
| 4.1 故障诊断技术几种主要方法简述 | 第38-39页 |
| 4.2 制氧装备故障诊断系统设计原则 | 第39-40页 |
| 4.3 制氧装备故障诊断系统的结构 | 第40-42页 |
| 4.4 制氧装备故障诊断模块的实现 | 第42-50页 |
| 4.4.1 制氧装备故障树的建立 | 第42-47页 |
| 4.4.2 故障诊断知识库的建立 | 第47-49页 |
| 4.4.3 故障诊断系统推理机的实现 | 第49-50页 |
| 4.4.4 规则的可信度率统计和判别 | 第50页 |
| 4.5 制氧装备远程故障诊断系统测试分析 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 远程故障诊断系统的软件实现 | 第52-60页 |
| 5.1 软件实现技术和语言 | 第52-54页 |
| 5.1.1 动态网页技术(ASP.NET) | 第52-53页 |
| 5.1.2 面向对象的开发语言C | 第53-54页 |
| 5.2 制氧装备远程故障诊断软件系统 | 第54-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
